De función de apoyo a motor estratégico: el mandato para 2026
Pasé años sentado en la silla de estrategia de grandes lanzamientos farmacéuticos y he visto repetirse el mismo error costoso las suficientes veces como para llamarlo una patología. Suele empezar con un correo urgente de un brand lead: «Tenemos el readout de Fase III —los resultados finales del ensayo— la semana que viene; necesitamos un deck de research para validar la previsión». En ese escenario, el research no es un faro; es un retrovisor. Para cuando llegan los datos, el barco ya ha zarpado y el “insight” no es más que la autopsia de una decisión tomada dos años antes. El mandato para 2026 es romper este ciclo. Debemos dejar de tratar los insights como una función de apoyo localizada y empezar a tratarlos como el motor principal de la estrategia.
Elevar el papel del research en la planificación del portfolio
El silencio más peligroso en una compañía farmacéutica es la brecha entre I+D y Comercial. Recuerdo un activo oncológico concreto en el que el equipo comercial fue involucrado solo después de que los endpoints clínicos ya estuvieran cerrados. I+D había desarrollado una molécula que impactaba perfectamente en la diana, pero había resuelto un problema que a los pagadores ya no les importaba. Tuvimos un triunfo científico y un desierto comercial. Para evitarlo, debemos integrar los insights directamente en la toma de decisiones estratégicas durante la Fase II. Esto significa que Research se sienta a la mesa cuando el Target Product Profile (TPP) aún está escribiéndose, no cuando ya se está imprimiendo el folleto. Cuando alineamos los KPIs de research con objetivos de negocio más amplios desde el inicio, ganamos la capacidad de descartar rápido los activos débiles. Suena contraintuitivo, pero la actividad con mayor ROI que puede realizar un equipo de research es dar a la dirección la confianza para decir “No” a un activo de Fase II condenado, liberando capital para los ganadores. Esto es estrategia de portfolio en su forma más pura: proteger la cuenta de resultados validando el mercado antes de validar la molécula.
| Palanca estratégica |
Modelo tradicional de “soporte” |
Modelo ‘Driver’ 2026 |
| Fase |
Fase III (Post-Lock) |
Fase II (Pre-Lock) |
| Pregunta Principal |
«¿Esto se venderá?» |
«¿Cómo construimos esto para que se venda?» |
| Rol de los insights |
Validación (Checkbox) |
Creación (definición del TPP) |
| Resultado comercial |
Retrasos en el lanzamiento y errores de previsión |
Activos con encaje de mercado y recursos optimizados
|
Durante décadas, la industria se basó en datos históricos para predecir el futuro. Analizábamos el rendimiento de la última superproducción y asumíamos que la siguiente seguiría la misma curva. Pero en áreas terapéuticas repletas de productos biológicos y biosimilares, los datos históricos suelen ser un mapa de un mundo que ya no existe. Veo un cambio que definirá el año 2026: dejaremos de preguntarnos «¿qué ha pasado?» y empezaremos a simular «¿qué pasaría si…?» Este cambio de los informes descriptivos a la simulación predictiva es una de las **tendencias más importantes en la investigación del mercado farmacéutico** para el próximo año. Recientemente trabajé en un lanzamiento en el que los primeros comentarios cualitativos revelaron un subsegmento distinto de pacientes que se sentían desatendidos por el estándar de atención, a pesar de las altas tasas de eficacia. Al cambiar la propuesta de valor para abordar esta ansiedad específica por la «carga del tratamiento» antes de la aprobación de la FDA, no solo lanzamos un medicamento, sino que lanzamos una solución a un déficit emocional específico. Esta es la diferencia entre los datos brutos y **los conocimientos prácticos**. Los datos te dicen que el mercado está saturado; los conocimientos te proporcionan un posicionamiento reformulado que te permite adueñarte de un nicho específico. Para lograr el **éxito comercial** en el próximo ciclo, los altos directivos deben exigir estudios que pongan a prueba las hipótesis frente a escenarios futuros, en lugar de limitarse a validar el cómodo consenso del pasado. La era de los estudios «de casillas» ha terminado; o tus datos predicen la tormenta, o te ahogas en ella.
La revolución de la evidencia: RWE y valor liderado por el paciente
Miraba la presentación proyectada en la pared de la sala del comité. Los datos de reducción tumoral parecían inequívocos—un triunfo estadísticamente significativo según todas las métricas de Fase II. Estaba listo para celebrarlo hasta que la representante del comité asesor de pacientes se aclaró la garganta. «El tumor es más pequeño», dijo, señalando la pantalla. «Pero sigo sin poder sacar a pasear a mi perro. Si la fatiga me mantiene en cama, el tamaño del tumor es solo un número». Ese momento se me quedó grabado porque ilustra perfectamente la brecha creciente entre los endpoints clínicos y la realidad del paciente. Mientras I+D persigue p-values—la prueba matemática de la significancia—, el mercado exige pruebas de vida. ### Más allá del buzzword He visto la expresión patient centric impresa en tantos banners de congresos que las palabras han perdido casi todo su significado. Si queremos recuperar su valor, tenemos que dejar de representar la empatía y empezar a incorporarla en nuestros protocolos. El modelo antiguo trataba las experiencias del paciente como un recurso que se extrae mediante encuestas agotadoras de cincuenta preguntas, distribuidas mucho después de que el protocolo estuviera finalizado. Este enfoque trata al paciente como un sujeto. El nuevo modelo lo trata como un socio. En lugar de encuestas estándar, estoy viendo cómo los líderes de research integran los patient reported outcomes (PROs) directamente en la fase de diseño del estudio. Esto cierra el bucle de feedback y garantiza que estemos resolviendo los problemas que los pacientes realmente tienen, no solo aquellos que nuestras moléculas saben resolver mejor. Si los datos muestran reducción tumoral pero el paciente reporta una fatiga debilitante, el fármaco puede ser clínicamente exitoso pero comercialmente nacer muerto. ### Cerrando la brecha con Real World Evidence Los ensayos clínicos están diseñados para excluir variables; el mundo real se define por ellas. La real world evidence (RWE) es la única herramienta capaz de cerrar la brecha entre el entorno estéril de un ensayo clínico aleatorizado y la realidad desordenada y no adherente de la atención sanitaria real
| Característica |
Ensayo clínico (Eficacia) |
Evidencia del mundo real (Efectividad) |
| Población |
Candidatos homogéneos, seleccionados, “perfectos” |
Pacientes diversos, complejos, con múltiples comorbilidades |
| Entorno |
Adherencia estrictamente controlada |
Adherencia variable y factores complejos |
| Objetivo |
¿Funciona en condiciones ideales? |
¿Funciona en la vida real? |
Esto es, ante todo, una cuestión de equidad. Los ensayos clínicos a menudo excluyen de forma inadvertida a poblaciones mayores o desatendidas. La RWE captura los datos del «paciente invisible», demostrando que una terapia ofrece resultados en salud consistentes en poblaciones demográficamente diversas. Y, de forma crucial, esto ya no es solo un complemento «deseable». Los organismos reguladores han validado este cambio. La actualización de la FDA a finales de 2025 sobre datos agregados, junto con el despliegue por parte de la EMA del marco DARWIN EU, ha transformado la RWE de un activo teórico en una necesidad regulatoria. Para pagadores y escépticos, estos datos son la clave para desbloquear el acceso. Transforman una promesa teórica de eficacia en una prueba operativa de valor. Las marcas que ganen en 2026 no serán las que tengan los datos de ensayo más limpios, sino aquellas con la evidencia más desordenada y más verdadera del impacto en el mundo real.
Señal a ruido: dominar la inteligencia competitiva
Mi bandeja de entrada solía contar la misma historia cada lunes por la mañana: cinco alertas automatizadas, tres PDFs de «actualización de competidores» y un enlace a un dashboard que no había abierto en un mes. Esta es la paradoja de la inteligencia competitiva moderna: nos ahogamos en información mientras pasamos hambre de sabiduría. Con el tiempo me di cuenta de que el problema no era la falta de datos; era mi incapacidad para escuchar la señal entre el ruido. Cuando cada pequeño ajuste de precios o nota de prensa genérica activa una alerta, tu reflejo estratégico se embota. Tuve que aprender a silenciar el ruido para aislar las pocas vibraciones que realmente amenazaban mi posición.
Modernización de la visión del panorama competitivo
La CI tradicional se apoya en indicadores retardados: llamadas de resultados trimestrales o publicaciones que te dicen lo que ocurrió hace tres meses. Para cuando aparecen en un informe, el mercado ya se ha movido. Para obtener una ventaja real, cambié el foco hacia indicadores adelantados derivados de escucha digital avanzada. La diferencia en fidelidad fue impactante. Un informe tradicional puede decirte que el Share of Voice de un competidor —cuánto domina la conversación frente a nosotros— aumentó un 5 %. Una estrategia de escucha revela por qué. Vi esto desplegarse en tiempo real cuando un monitor de IA detectó un pico repentino de menciones a «niebla mental» en un foro nicho de pacientes para un fármaco de esclerosis múltiple de un competidor. Mientras su informe trimestral mostraba ventas estables, los datos cualitativos gritaban que los pacientes se estaban preparando para abandonar la terapia. Mi equipo ajustó de inmediato el mensaje en campo para enfatizar el perfil superior de seguridad cognitiva de nuestra marca, ganando eficazmente a esos pacientes antes incluso de que el competidor reconociera el problema. La IA no resolvió el problema, pero nos dio la linterna.
Navegando por las adversidades macroeconómicas y los cambios normativos
Si tu evaluación del panorama de mercado solo sigue a otras compañías farmacéuticas, estás mirando por el retrovisor mientras un camión te embiste de lado. He aprendido que la definición de «competidor» se ha ampliado de forma agresiva. Hoy, tu mayor amenaza puede no ser una terapia rival; puede ser una nueva política que reconfigure los modelos de precios. Los desafíos regulatorios ya no son solo obstáculos de cumplimiento; son competidores directos de la rentabilidad. Fui testigo de ello de primera mano cuando se aprobó la Inflation Reduction Act (IRA). La «penalización de la píldora» de la legislación favorecía a los biológicos con periodos de exclusividad más largos frente a las pequeñas moléculas. Casi de la noche a la mañana, vi a equipos de estrategia rivales desmontar sus hojas de ruta a 10 años, pivotando toda su pipeline hacia biológicos para asegurar ese margen adicional. Esos eran los equipos que trataban las tendencias de la industria farmacéutica como inteligencia crítica y no como telón de fondo legal. Debemos ampliar el foco. La inteligencia no trata solo de quién más vende un fármaco; trata de toda fuerza —legislativa, tecnológica o social— que se interponga entre tu innovación y el paciente. El ganador no es quien tiene el dashboard más grande, sino quien detecta la tormenta antes de que empiece a llover. El objeto JSON resultante ahora está completo y es válido, con ambos campos que contienen valores de tipo string.
